我们使用dlib的正面人脸检测来首先检测人脸，然后使用面部标志点预测器dlib.shape_predictor检测人脸关键点。...人脸关键点检测被定义为检测脸上的关键标志点并跟踪它们（对由于头部运动和面部表情而导致的刚性和非刚性面部变形具有鲁棒性）[来源] 什么是人脸关键点？...在人脸关键点下，利用形状预测方法对人脸上重要的面部结构进行检测是非常必要的。面部标志点检测包括两个步骤： 定位图像中检测到的人脸。...面部关键点的检测 如前所述，我们可以通过多种方式执行人脸检测，但每种方法都试图定位和标记以下面部区域： 鼻子 下颚线 左眼和右眼 左右眉 嘴 在这篇文章中，我们使用了基于深度学习的人脸定位算法，该算法还用于图像中人脸的检测...我们也可以使用cv2在检测到的面部周围使用for循环绘制边界框。
今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。...为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比（EAR）的指标，由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。...今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的，使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案，它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。...第二步，我们将编写Python，OpenCV和dlib代码来执行面部标志检测和检测视频流中的眨眼。 第三步，基于代码，我们将应用我们的方法来检测示例摄像头流中的眨眼以及视频文件。...现在我们的输入，命令行参数和常量都已经写好了，接着可以初始化dlib的人脸检测器和面部标志检测器： dlib库使用一个预先训练的人脸检测器，该检测器基于对用于对象检测的定向梯度直方图+线性SVM方法的修改
此前，大多数算法都是针对中小姿态（偏角小于45度）的面部而设计的，缺乏在高达90度的大幅度姿态中对齐面部的能力，这一论文就是针对所有姿态范围内的面部替换所提出来的方法。...如何入门：要求与用法 如果要着手尝试改进版，那么你需要： PyTorch >= 0.4.1 Python >= 3.6 (Numpy, Scipy, Matplotlib) Dlib (Dlib用于检测面部和标志...如果你可以提供面部边框线和标志，则无需使用Dlib。可选择性地，你可以使用两步推理策略而无需初始化这些数据。) OpenCV（Python版，用于图像IO操作。）...接下来，通过提供训练的模型路径来运行基准代码。我已经在models目录中提供了四个预先训练的模型。这些模型在第一阶段使用不同的损失进行训练。...在第一阶段，不同损失的有效性依次为：WPDC> VDC> PDC，使用VDC来微调WPDC的方法取得了最好的结果，预训练模型的性能如下所示： 训练脚本位于training目录中，相关资源如下： 1、train.configs
面部检测模型 下一步是选择建立对抗实例的面部检测模型。目前使用的面部检测模型有很多。Vikas Gupta在“Learn OpenCV”平台上对面部检测模型及其应用做了全面深入的入门介绍。...深度神经网络（DNNs）：深度神经网络可以使用输入的数据集进行训练，以在各个不同的方向检测人脸。基于人脸检测的一种流行的深度神经网络检测方法是单次多盒检测器。深度神经网络准确性高且具有普适性。...定向梯度直方图（HOG）：定向梯度直方图是一种面部检测方法，在将结果输入支持向量机之前，将经过处理的输入图象划分为具有梯度方向的单元格。定向梯度直方图检测快速轻便，但不适用于某些不常见的的面部角度。...研究了强化学习、生成对抗网络和Q—学习后，最终决定使用随机优化的模拟退火，因为它最适合解决我们的问题，能找到与dlib库检测到最多次的人脸相匹配的输入。...在面罩上测试此设计 ? 使用对抗面部设计的原型面罩上检测到的面部 完成最终的设计后，我设计了一些模拟面具来测试HOG面部检测如何评估它们。
两种面部检测方法为hog或cnn，因此该参数只接受这两个值。...由于face_recognition模块使用了dlib，因此在继续下一步之前，行11转换了颜色空间，并将转换后的新图像保存在rgb中。...如果你有GPU并且编译dlib时选择了支持GPU，那么速度应该会快得多。 ▌识别图像中的面部 ?...可以根据系统的能力，选择hog或cnn之一。追求速度的话就选择hog，追求准确度就选择cnn。 注意：在树莓派上必须选择hog，因为内存容量不足以运行CNN方法。...如果选择HoG方式，别忘了传递--detection-method hog（否则默认会使用深度学习检测方式）。 赶快试试吧！
该系统可以检测一个人在开车时是否困倦，如果有的话，可以通过使用语音消息实时提醒他。该系统使用网络摄像头和电话摄像头进行实时数据传输。...因此，为了避免这类事故的发生，我们制作了这个系统。它通过检查人的眼睛是否闭合或正在打哈欠来预测眼睛和嘴巴的标志，从而确定一个人是否正处于疲劳驾驶。...主要内容 02.主要内容 该系统的工作可以分为两个部分： 1. 检测或定位面部。 2. 预测检测到的面部中重要区域的地标。...dlib库内部的预训练面部界标检测器用于估计映射到面部面部结构的68-（x，y）坐标的位置[2]。...因此，我们已使用坐标62、64、66和68来计算两者之间的距离，方法与EAR计算相同。 结果 在人员困倦或打哈欠时发出警报 另外，为了保留证据，我们保存了让人昏昏欲睡的框架。
由于侏罗纪公园 （1993）是我最喜欢的电影，我们将对电影中的人物样本进行面部识别。这个数据集是在构建自定义人脸识别数据集的三种训练方法教程中构建的。...–encodings：我们的脸部编码被写入该参数指向的文件。 –detection-method：在我们可以在图像中对脸部进行编码之前 ，我们首先需要检测它们。两种人脸检测方法包括hog或cnn 。...–detection-method：现在你应该熟悉这个方法了- 根据系统的性能选择使用hog或cnn方法。为了速度，选择hog，为了准确，选择cnn 。 重要提示！...如果选择使用hog方法，一定要确保 –detection-method hog （否则它将默认为deep learning detector）。...稍后我们可以选择将处理后的视频帧写入磁盘，因此我们将writer初始化为None （第9行）。预留2秒以让我们的相机启动（10行）。
https://github.com/aqeelanwar/MaskTheFace MaskTheFace使用基于dlib的人脸标志检测器来识别人脸倾斜度和应用口罩所需的人脸六个关键特征。...基于面部倾斜度，从口罩库中选择相应的蒙版模板。然后根据六个关键特征对模板口罩进行转换，以使其完美贴合在面部。MaskTheFace提供了许多口罩可供选择。在各种条件下很难收集遮罩数据集。...MaskTheFace可用于将任何现有的面部数据集转换为口罩数据集。...MaskTheFace识别图像中的所有面部，并考虑到各种限制（例如面部角度，蒙版适合度，光照条件等），将用户选择的口罩应用于这些口罩。单个图像或整个图像目录可用作代码的输入 。 ?...支持的口罩类别 Surgical N95 KN95 Cloth Gas ? 特色功能 支持戴多种类型的口罩，支持多人图片 ? ?
原文链接： https://github.com/aqeelanwar/MaskTheFace MaskTheFace使用基于dlib的人脸标志检测器来识别人脸倾斜度和应用口罩所需的人脸六个关键特征。...基于面部倾斜度，从口罩库中选择相应的蒙版模板。然后根据六个关键特征对模板口罩进行转换，以使其完美贴合在面部。MaskTheFace提供了许多口罩可供选择。在各种条件下很难收集遮罩数据集。...MaskTheFace可用于将任何现有的面部数据集转换为口罩数据集。...MaskTheFace识别图像中的所有面部，并考虑到各种限制（例如面部角度，蒙版适合度，光照条件等），将用户选择的口罩应用于这些口罩。单个图像或整个图像目录可用作代码的输入 。 ?...支持的口罩类别 Surgical N95 KN95 Cloth Gas ? 特色功能 支持戴多种类型的口罩，支持多人图片 ? ?
要油要甜，全看你的选择~（我要吴彦祖，胡歌，新恒结衣，神仙姐姐每天给我讲段子~） 其实，当人们说话时，面部区域一些细微的运动是非常复杂的，通常由讲话者个人固有的面部特征和所传递的外部信息共同决定...1.下载预训练的模型的 checkpoint 2.测试数据在0572_0019_0003文件夹，这是从 Voxceleb 数据集中筛选，经预处理后的样本数据。...） ▌创造更多的样本 Demo 视频中使用的面部检测工具可以在 rsa 中找到。...每张图像的一行中，将返回一个带5个关键点的 Matfile 输出。这个工具在其他面部对齐方法中也同样适用，如 dlib。在这个项目中，作者使用的面部对齐关键点是眼睛的中心和嘴角的平均点。...使用的每个图像的 PATH和 face POINTS，大家可以在 preprocess / face_align.py 文件中找到作者使用的方法。
这个npm软件包使用dlib为基础并且使用Node.js与dlib当中的面部识别工具进行绑定，这样的设计是因为我发现这样能获得比较高的准确度。...dlib库使用深度学习方法并且已经内置了一些训练好的模型，而且这些模型在对LFW面部识别基准数据的识别率上已经有了令人惊讶的99.38%的准确率。 为什么？...因此我就找找看有没有可以替代的方法，于是找到了dlib C++库，然后试用了它的Python API，发现它的预测结果不错，于是最后决定：我要用这个库和Node.js来一发！...容易安装（最好能直接用 npm install 命令安装） 这个软件包目前仍在开发中，目前，它可以提供以下功能： 面部检测 可以用深度神经网络来进行面部检测或者用简单的脸部正面识别来进行快速但是低可靠性的探测...但是在目前这个阶段，使用欧式距离的计算是比较快速并且很有效率的。
该技术通常使用分类器或神经网络模型来检测面部特征、形状、颜色等，从而确定人脸的位置。...使用 OpenCV 进行人脸检测 Dlib: 该检测器在后台使用 hog 算法。因此，与 OpenCV 类似，它不是基于深度学习的。尽管如此，它的检测和对齐分数相对较高。...Dlib: Dlib 人脸识别模型将自己命名为“世界上最简单的 python 面部识别 API”。...： 通过 检测模型 retinaface 模型获取所有的人脸: 选择原因：小尺寸人脸的检测效果更佳，对人脸进行切片 过滤置信度大于 0.99 的人脸，这里的置信度即为人脸可信度，由 retinaface...给出，同时对切片大小过滤，太小的直接舍弃 通过 opencv 和 Dlib 获取特征点和头部姿态，这里实际上又进行了一次检测，使用 Dlib 库 检测，过滤头部姿态欧拉角小于 15 度的数据 过滤出的数据通过
步骤一：面部特征检测 首先，我们需要使用dlib库在每张面部图像上建立68个面部基准点。...安装dlib库的步骤较为复杂，如果你无法成功安装dlib，可以跳过该步，使用文摘菌为大家准备的面部基准点示例文档（即为faces文档中的txt文件）。...面部特征检测案例 步骤二：坐标转换 我们手头的面部图像的尺寸很可能是不一样的，同时面部也很可能处于图像的不同位置，所以我们需要标准化面部特征，并把它们放到同一参考坐标系下。...为什么我要选择上述点呢? 因为我希望确保两只眼睛的点都在一个水平线上，面部中心大约在离顶端三分之一高度的位置。所以我将眼角位置设为（0.3*宽，高/3）和（0.7*宽，高/3）。...得到相似变换矩阵后，我们就可以用来它将输入图像和基准点转换生成输出坐标了。我们使用warpAffine来转换图像，用transform来转换点。
新图像在dlib的人脸检测模型运行之后，这个训练好的神经网络在后面Python实现中被使用。...需要注意的是，在使用OpenFace时，可以使用dlib进行人脸检测，该工具使用HOG（面向梯度的直方图）和支持向量机或OpenCV的Haar级联分类器的组合。...在仿射变换中使用68个面部标记用于特征检测，并且测量这些点之间的距离并与在平均人脸图像中找到的点相比较。...所以，当我们从背景中分离图像并使用dlib和OpenCV对图像进行预处理后，我们可以使用以将图像送入到Torch上训练好的神经网络。...如果你想学习如何使用我们的面部识别算法，请查看我们制作 celebrity classifier的方法。
OpenCvSharp3是一个基于C＃的OpenCV库，我们将使用这个库中的几个图像转换功能。在计算机视觉世界中，DLib则是人脸检测的首选库。...单人照 说明：使用以下代码可以将单人照与自拍照中的任何人交换面孔，但是就以上两幅图而言选择替换布拉德利·库珀效果最好，因为两个人具有相同的视线方向且脸型相似度很高。 界标点检测 ?...接下来我们将使用Dlib库，对人脸进行检测。Dlib面部检测器可以识别出覆盖面部、下巴、眉毛、鼻子、眼睛和嘴唇的68个界标点。这些标记点预先确定的，并有给予其特定的标号，如下图所示。 ?...为此小伙伴们需要注意以下两个问题： • 在Dlib中，检测面部和检测界标点（或者称为“检测形状”）是两件不同的事情，它们的性能差异很大。人脸检测速度非常慢，而形状检测仅需约1毫秒，并且可以实时进行。...我们在获取布拉德利面部凸包时使用FillConvexPoly方法即可计算所需的mask。 • 中心点处应该完全是单人照的肤色100％，距离中心点越远的像素将获得越接近的布拉德利肤色。
例如，您可以仅使用八个停车标志图像来训练一个出色的停车标志检测器。 face_detection_dlib_hog.py脚本使用上述dlib正面面部检测器检测面部。...检测人脸标志 在计算机视觉中，基准面部关键点（也称为人脸标志）的定位通常是许多面部分析方法和算法中的关键步骤。...API Python 使用 Dlib 检测人脸标志 另一种选择是使用dlib库来检测人脸标志。...总结 在本章中，我们介绍了用于面部检测，检测人脸标志，面部跟踪和面部识别的最新算法和技术。 我们回顾了主要的 Python 库和包提供的面部处理方法。...crop：这是一个标志，指示在调整大小后是否将裁切图像。 ddepth：输出 BLOB 的深度。 您可以在CV_32F或CV_8U之间选择。
在本项目中，我们需要使用的工具有OpenCV，NumPy，imutils，SciPy和Dlib。有些小伙伴可能对这些工具和库比较陌生，接下来我们简单介绍一下每个模块的作用。...在这里，我们将使用它来将dlib对象转换为非常灵活且广泛接受的numpy数组。 Scipy：顾名思义，SciPy用于python上的科学计算。我们将使用它来创建插值（如果现在没有意义，可以的）。...Dlib：Dlib是一个包含各种ML算法的C ++库。我们将使用dlib提取面部界标点。 项目简要介绍 该程序首先从每个面孔中提取68个界标点。...因为我们的目标是给面部添加眼线，所以我们只对37-48点感兴趣，因此我们提取了这些点。我们将对这些提取的点进行插值。插值意味着我们尝试在两个给定点之间插入点。我们可以使用的插值方式如下图所示。 ?...这些边界框坐标存储在一个名为bounding_boxes的变量中。遍历循环bounding_boxes以将眼线应用于帧中检测到的每个脸部。face_landmark_points存储68个坐标点。
最近，一群工程师基于 tensorflow.js core 框架，开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js，不仅能同时还可以识别多张人脸，让更多非专业 AI 工程师，能够低成本使用人脸识别技术...SSD 算法是一种可以直接检测目标类别，并确定 bounding box（俗称 b box）的多目标检测法，在提高识别精度的同时还能提高识别速度。...为保证准确性，输入测试集的图像应以人脸为中心，所以需要对面部进行边框对齐。为此 face-api.js 通过一个简单的 CNN 来找出确定人脸图像的 68 个标志点，为下一步人脸识别做准备。 ?...示例图 通过标志点，系统可以进一步确定人脸图像，下图是人脸对齐前（左）和对齐后（右）的效果图。 ? 人脸对齐效果图 很明显，对齐后，跟人脸无关的东西更少了，这是有利于提高系统识别精度的。...人脸识别的实现 圈定人脸后就要开始进行面部识别了。 该程序会将对齐后的人脸输入到人脸识别深度学习网络中，该网络基于 ResNet-34 体系架构，通过 Dlib 库进行人脸检测。
幸运的是，对于2D静态图像来说，算法现在已经很成熟，并且可以广泛使用。先进的技术方法在总体上的准确率大约为80%。如果脸部面积较大的话，准确率更是接近或超过90%。...人脸检测(幸好背景中的人物的面孔没有被检测到） 我们将使用面部识别Python包执行面部检测。这个包本身需要用于Python的Boost C++库和dlib库。...因为图片大小和分辨率都会影响人脸的检测，所以图像会被重新调整成原图像的2.5倍大小。一旦找到了一个面孔，我们就会分离出被检测到的图片的区域，并使用imutils包对它执行面部校准。...300张图片后（大约完成了整个数据集的1/5），我们最后得到了220张经过训练的面部(140名男性/80名女性)和70个测试的面部(30名女性/40名男性): ?...对于我们的模型来说，一个很好的转移学习的方法是VGG-Face CNN，它是一个在260万张图片中接受面部识别任务的基于深度架构的模型。
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